Ajustes de capacidad para cada medida

Puede especificar la configuración de análisis de capacidades para cada medida dentro del proceso de un producto.

Esta configuración se aplica a cada estación del compás y anula la configuración de capacidad para cada estación.

Ve a la Componentes página y Seleccione un producto. A continuación, seleccione el paso de flujo de proceso de su producto.
Abra el paso del proceso y vaya a la Resumen del proceso sección.
Seleccione Configuración adicional para acceder a la configuración de capacidades de cada compás.

Nota

Esta configuración se aplica únicamente al análisis de capacidades para esta medida. Cambiar la configuración de transformación aquí no afectará las preferencias del análisis. Para cambiar las preferencias de todos los análisis de capacidades, vaya a Preferencias de análisis de capacidades.

Use la distribución normal por defecto si sus datos siguen una distribución normal. Si tienes datos no normales, Puede transformar los datos para ajustarlos a una distribución normal o seleccionar una distribución no normal que encaje con sus datos.

Distribución normal

Seleccione realizar un análisis de capacidades normales.

Distribución normal con transformación de Box-Cox

Utilice la transformación de Box-Cox si todos los datos no normales son positivos (> 0) y usted desea obtener estimaciones de la capacidad dentro de los subgrupos (potencial), así como de la capacidad general.

Seleccione el valor lambda (λ) para transformar los datos.

λ óptimo: Utilice la lambda óptima, la cual debería producir la transformación con el mejor ajuste.
λ = 0 (ln): Utilice el logaritmo natural de los datos.
λ = 0.5 (raíz cuadrada): Utilice la raíz cuadrada de los datos.
Especificar λ: Otras transformaciones comunes son el cuadrado (λ = 2), la raíz cuadrada inversa (λ = −0,5) y la inversa (λ = −1). En la mayoría de los casos, no se debe usar un valor fuera del rango de −2 y 2.

Ajustar distribución

Seleccione la distribución que mejor se ajuste a sus datos y realiza un análisis de capacidades no normales.

En la mayoría de los casos, lo mejor es utilizar los conocimientos de ingeniería e históricos del proceso para identificar una distribución que se ajuste a los datos del proceso. Sin embargo, Minitab^® Statistical Software dispone de muchas herramientas, como Individual Distribution Identification, que pueden ayudarle a evaluar el ajuste de distintas distribuciones.